近期，創(chuàng)新工場AI工程院開展了人工智能高校交流校園行活動(dòng)，副院長王詠剛進(jìn)行了以“人工智能時(shí)代的創(chuàng)新與創(chuàng)業(yè)”為主題的演講。

在演講中，王詠剛圍繞什么是人工智能、人工智能的三次浪潮、人工智能會(huì)不會(huì)威脅人類、人工智能時(shí)代的創(chuàng)業(yè)新特點(diǎn)等幾個(gè)問題進(jìn)行了解惑，向技術(shù)研發(fā)者和創(chuàng)業(yè)者們闡述了關(guān)于人工智能時(shí)代的看法與見解。

今天向大家再次介紹王詠剛在校園行北京郵電大學(xué)站的演講。昨日已發(fā)布上篇，今日發(fā)布下篇。

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人工智能時(shí)代的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)

如果你是一個(gè)創(chuàng)業(yè)者，是想做一番事業(yè)的人，你應(yīng)該關(guān)注的是人工智能對我們整個(gè)社會(huì)的商業(yè)模式、社會(huì)經(jīng)濟(jì)模式的一個(gè)根本性的影響。人工智能確實(shí)會(huì)導(dǎo)致很多人的失業(yè)，但它同時(shí)也給我們創(chuàng)造了機(jī)會(huì)，它可以給我們帶來非常多不同的體驗(yàn)。

比如在傳統(tǒng)的銀行，它所發(fā)放的貸款都是相對比較大的，所有的大額貸款它都會(huì)經(jīng)過一個(gè)嚴(yán)格的審批流程。但銀行通常沒法發(fā)放大量的小額貸款，這是因?yàn)殂y行的工作人員沒有辦法也沒有時(shí)間仔細(xì)評估每個(gè)人的信用等級，就像你沒有辦法想象傳統(tǒng)銀行今天在街上開一個(gè)門店，說給每個(gè)人貸款1000塊錢一樣。我們創(chuàng)新工場投資的一家叫智融集團(tuán)的公司，它現(xiàn)在可以每月發(fā)放幾百萬筆小額貸款。由誰來審批呢？是機(jī)器來做的。機(jī)器根據(jù)算法自動(dòng)地評估每個(gè)來貸款的人是不是有這樣的能力來還款，是不是有一定的還款風(fēng)險(xiǎn)。這樣一個(gè)名叫“用錢寶”的產(chǎn)品在短短的一年半時(shí)間內(nèi)，從每月零筆貸款發(fā)展到每月百萬筆貸款以上，你們可以算一算它每個(gè)月的營業(yè)額是什么樣的，算一算它的增長是什么樣的，它為什么能發(fā)展的這么快？這是因?yàn)闄C(jī)器算法可以在七秒鐘判定一個(gè)人適不適合貸款。它可以在保持壞賬率低于同業(yè)水平的情況下，通過率提高很多。增加收入就來自機(jī)器學(xué)習(xí)，來自人工智能。這是今天人工智能給我們所有的創(chuàng)業(yè)者、從業(yè)者提供的一個(gè)非常好的機(jī)會(huì)。比如在我們的金融行業(yè)里就還潛在著大量的機(jī)會(huì)可以用人工智能來提升效率和降低成本。此外，曠視科技是剛才說到的一家人臉識(shí)別公司，也是創(chuàng)新工場投資的。人臉識(shí)別這樣的人工智能技術(shù)在金融領(lǐng)域、安保領(lǐng)域都創(chuàng)造了巨大的價(jià)值。

其實(shí)人工智能有非常非常多的其他應(yīng)用，就像開復(fù)講過的，我們可以拿人工智能炒股，在紐約，我們會(huì)見到非常多的對沖基金公司、投資公司，他們都是用計(jì)算機(jī)來組建模型，并自動(dòng)做投資決策。比如文藝復(fù)興基金公司的一個(gè)大獎(jiǎng)?wù)禄?，?994到2014年，完全使用機(jī)器交易，年化收益率達(dá)到71%，而現(xiàn)在銀行的定期利率才2.5%左右，你們可以算一算，連續(xù)20年，71%的收益會(huì)是多少倍。

人工智能在智慧醫(yī)療、在娛樂方面都會(huì)有非常多的應(yīng)用，今天人工智能的創(chuàng)業(yè)是一個(gè)風(fēng)口。

創(chuàng)新工場在人工智能投資的基本思路

我已經(jīng)給大家講了很多非常好的例子，但其實(shí)也有很多失敗的例子。今天有很多的人工智能公司都處在一個(gè)泡沫的狀態(tài)，有非常多的公司因?yàn)楝F(xiàn)在有人工智能的概念，他就會(huì)覺得人工智能只是一個(gè)包裝，我就為了資本運(yùn)作，就為了這種包裝，我才把我的公司叫做人工智能公司，這些公司現(xiàn)在數(shù)不勝數(shù)。實(shí)際上他們做的并沒有太多人工智能的技術(shù)成分。我們會(huì)把它們叫做“人工智能的泡沫公司”。

真正的人工智能的趨勢是存在的，同時(shí)人工智能創(chuàng)業(yè)的泡沫也是存在的，這就給我們投資人提出了非常大的挑戰(zhàn)，在這個(gè)泡沫里如何抓住最好的團(tuán)隊(duì)，如何識(shí)別出最好的公司，其實(shí)是一件非常難的事情。在這里面我們找到一個(gè)思路：創(chuàng)新工場如何看待現(xiàn)在人工智能的市場，今天該投什么樣的公司、兩年后該投什么樣的公司、五年后該投什么樣的公司。我們會(huì)把人工智能的早期成長到未來的成熟分成三個(gè)大的階段：

第一個(gè)階段是我們的現(xiàn)狀。人工智能已經(jīng)在互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域里取得非常好的結(jié)果，為谷歌、百度、今日頭條這些公司賺取了大量的現(xiàn)金流，今天的人工智能創(chuàng)業(yè)也是圍繞互聯(lián)網(wǎng)的。如果你現(xiàn)在做的是一個(gè)新的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用模型，如果你創(chuàng)建的是一個(gè)新的商務(wù)模式，那么你今天就必須去思考一下，你有沒有和人工智能結(jié)合的機(jī)會(huì)？這是今天人工智能的創(chuàng)業(yè)和投資都需要非常關(guān)注的話題。現(xiàn)在第一階段的人工智能應(yīng)用還處在早期階段，它主要是從虛擬的網(wǎng)絡(luò)世界開始向各個(gè)行業(yè)滲透，但還遠(yuǎn)沒有達(dá)到在各個(gè)行業(yè)蓬勃發(fā)展的地步。

第二波人工智能的商業(yè)化大概需要3-5年的時(shí)間，在這一時(shí)間段，人工智能感知設(shè)備和傳感器等硬件逐漸普及。無人駕駛領(lǐng)域中傳感器是一個(gè)非常大的門檻，為什么現(xiàn)在很多無人駕駛公司都選擇了純視覺的解決方案，是因?yàn)闊o人駕駛中的激光雷達(dá)(LiDAR)設(shè)備實(shí)在是太貴了。在這樣一個(gè)場景下，我們做一個(gè)符合無人駕駛視覺和LiDAR的混合解決方案，實(shí)際上它的價(jià)格可能比買一輛普通汽車還要貴。于是我們就產(chǎn)生了在無人駕駛技術(shù)上的各種分歧，有的人覺得純視覺的方案可以解決問題，有的人覺得必須用LiDAR，有的人又覺得可以用深度傳感器來補(bǔ)充，所有的這些方案都變成無人駕駛領(lǐng)域的一些技術(shù)流派。在第二階段，隨著軟件硬件的結(jié)合，傳感器不斷地采集數(shù)據(jù)，人工智能會(huì)滲透到各個(gè)行業(yè)。在金融、智慧醫(yī)療、教育、娛樂這些領(lǐng)域，都會(huì)有好的商業(yè)應(yīng)用機(jī)會(huì)，但會(huì)晚于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)，大概需要3-5年的時(shí)間。

第三波商業(yè)化開始之時(shí)，我們會(huì)看到身邊到處都是人工智能。在教室的場景下，老師可能會(huì)和人工智能一起配合授課，人工智能負(fù)責(zé)知識(shí)性的部分，老師負(fù)責(zé)案例的部分和人際溝通的部分，街上可能到處都是無人駕駛汽車。2009年我在Google總部第一次見到無人駕駛汽車，當(dāng)時(shí)我想，再過10年這肯定能達(dá)到普及，但是現(xiàn)在看來，2019年估計(jì)是不能達(dá)到這個(gè)目標(biāo)了，希望十年以后，無人駕駛能真正來到我們身邊。

在這個(gè)時(shí)代創(chuàng)業(yè)，是把人工智能與商業(yè)實(shí)踐相結(jié)合的一個(gè)最好機(jī)會(huì)。

如果你在今天做金融行業(yè)的創(chuàng)業(yè)，你必須熟悉這個(gè)行業(yè)，因?yàn)槟銜?huì)面對和傳統(tǒng)行業(yè)完全不同的情況。我們通常叫B2B的模式，在這個(gè)模式里，純靠技術(shù)不行，你需要理解銀行、證券、保險(xiǎn)公司他們的運(yùn)作和采購模式，了解他們的各個(gè)方面。

無人駕駛可能十年以后才能落地，在這期間的過度階段你必須想清楚這一類創(chuàng)業(yè)公司的生存問題。你可以先去解決一些特定領(lǐng)域的問題，比如快遞公司最后一公里的送餐小車，旅館里的迎賓機(jī)器人，你可以考慮這些過度產(chǎn)品，在這十年期間把你的技術(shù)團(tuán)隊(duì)做到最強(qiáng)，包裝成為一個(gè)OEM廠商的收購對象，或者是不是可以瞄準(zhǔn)無人駕駛的一個(gè)細(xì)分領(lǐng)域，比如專門提供地圖數(shù)據(jù)等等。

創(chuàng)新工場會(huì)用一種科學(xué)理性的態(tài)度去看待今天的人工智能熱潮，根據(jù)藍(lán)圖尋找最好的投資標(biāo)的和團(tuán)隊(duì)。我們已經(jīng)投資30余家人工智能公司，包括無人駕駛、智能金融，機(jī)器人、智能芯片等等。我們也在創(chuàng)新工場成立了一家人工智能工程院，開復(fù)親自擔(dān)任院長，這在國內(nèi)風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)中是獨(dú)一無二的。人工智能工程院的使命是希望聚集一批科研、開發(fā)大牛和學(xué)生，讓他們盡快成長成為頂梁柱，同時(shí)積累和孵化一些未來的人工智能產(chǎn)品。

現(xiàn)場問答摘錄

現(xiàn)在市場對人工智能人才的需求情況是怎么樣的？

不同平臺(tái)不同公司需求不同，今天Google中國還在招聘機(jī)器學(xué)習(xí)的研究員，曠視科技這樣的創(chuàng)業(yè)公司也在招聘，我們創(chuàng)新工場人工智能工程院也有大量的人才需求。大公司和創(chuàng)業(yè)公司的需求也有所不同，后者更重視在解決問題、開發(fā)產(chǎn)品上的具體能力，而人才市場上，不同層面對人才需求的結(jié)構(gòu)、不同層面的人才供應(yīng)都是嚴(yán)重不均衡的，高素質(zhì)人才永遠(yuǎn)是稀缺的，是所有公司都愿意花大價(jià)錢去買到的，就是那些真正有能力去設(shè)計(jì)算法、去創(chuàng)造產(chǎn)品、解決問題的人。我們真正需要的人才是擁有扎實(shí)的數(shù)學(xué)功底和機(jī)器學(xué)習(xí)的理論功底，能夠真正從客戶的問題出發(fā)，從問題中抽象出它的特征，判斷要做什么樣的特征工程，選擇算法，甚至包括部署機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)的架構(gòu)和設(shè)計(jì)，需要擁有一整套的問題的解決方案的那部分人。我們不需要那些只會(huì)用TensorFlow，跑一個(gè)已有的CNN模型的初級人才。

互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)主要是看模式創(chuàng)新，但隨著人工智能時(shí)代的到來創(chuàng)業(yè)逐漸趨向了技術(shù)創(chuàng)新，像無人駕駛、智能家居、機(jī)器人，這些模式背后的技術(shù)有聯(lián)系和區(qū)別嗎？

做機(jī)器人的公司所使用的技術(shù)和做無人駕駛的公司所使用的技術(shù)之間的重疊是非常大的，差異也有不少，因?yàn)樗鼈儗?shí)際解決的問題有些不一樣。比如一部分機(jī)器人專注于室內(nèi)，它們會(huì)使用基于紅外的深度傳感器，這些傳感器在室外沒法工作，而室外無人駕駛汽車可能有更多的規(guī)劃問題，交通標(biāo)志識(shí)別問題等等。今天商業(yè)模式創(chuàng)新比五年前難得多，現(xiàn)在的創(chuàng)業(yè)是模式+技術(shù)的創(chuàng)業(yè)，比如拿共享單車來說，摩拜單車的成本很高，因?yàn)樗b了GPS，它采用了一個(gè)非常好的技術(shù)解決方案，而現(xiàn)在其他公司都開始學(xué)這樣的方案?，F(xiàn)在的創(chuàng)業(yè)你不僅需要有一個(gè)好的模式，你還需要有技術(shù)領(lǐng)先的優(yōu)勢，現(xiàn)在更強(qiáng)調(diào)一個(gè)技術(shù)和商務(wù)均衡配合得好的團(tuán)隊(duì)。

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